【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，尤其涉及基于神经网络的国土耕地违规占用高精度检测方法及系统。
技术介绍
1、早期，国土资源监测耗费大量人力物力，且时效性和准确性低下。后来，科技发展日新月异，衍生了更多更快捷、高效的技术。卫星遥感技术信息丰富且监测范围广，多是采用变化和图斑分析检测，但其图像分辨率不足使检测精度低、时效性差、易受轨道和云层环境限制；无人机航拍技术更适合耕地中小目标的监测，但要投入大量的人力物力，亦不能实时监测，对某地的长期监测上稳定性较差。
技术实现思路
1、本专利技术提供基于神经网络的国土耕地违规占用高精度检测方法及系统，解决的技术问题在于：如何实现对国土耕地违规占用的高精度实时智能检测。
2、为解决以上技术问题，本专利技术提供基于神经网络的国土耕地违规占用高精度检测方法，包括步骤：
3、对ssd目标检测神经网络模型进行改进，得到改进ssd目标检测神经网络模型；
4、采集国土耕地范围内的违规占用行为图片，并划分违规占用种类，构建数据集；
...【技术保护点】
1.基于神经网络的国土耕地违规占用高精度检测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的国土耕地违规占用高精度检测方法，其特征在于，对SSD目标检测神经网络模型进行改进，具体为：
3.根据权利要求2所述的基于神经网络的国土耕地违规占用高精度检测方法，其特征在于：所述改进SSD目标检测神经网络模型包括特征提取模块、预测特征金字塔模块和预测特征模块；
4.根据权利要求3所述的基于神经网络的国土耕地违规占用高精度检测方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的基于神经网络的国土耕地违规占用高精度检测方法...
【技术特征摘要】
1.基于神经网络的国土耕地违规占用高精度检测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的国土耕地违规占用高精度检测方法，其特征在于，对ssd目标检测神经网络模型进行改进，具体为：
3.根据权利要求2所述的基于神经网络的国土耕地违规占用高精度检测方法，其特征在于：所述改进ssd目标检测神经网络模型包括特征提取模块、预测特征金字塔模块和预测特征模块；
4.根据权利要求3所述的基于神经网络的国土耕地违规占用高精度检测方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的基于神经网络的国土耕地违规占用高精度检测方法，其特征在于：所述联合权值调整模块对输入的特征图进行卷积后，得到特征图f；然后采用通道权值调整模块对特征图f各通道的占比关系做权值调整，得到特征图mc(f)；然后将特征图mc(f)与特征图f进行点乘得到特征图f'；然后采用位置权值调整模块对特征图f'各像素点的占比关系做权值调整，得到特征图ms(f')；最后将特征图f'与特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：李作进，贺学乐，曹亚男，陈刘奎，卿晓东，吴昭，青美伊，陈清，
申请(专利权)人：重庆科技大学，
类型：发明
国别省市：
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